摘要：
`colab`和`conda`是啥自不必多言，直接进入主题。 阅读全文
posted @ 2021-01-18 10:29
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摘要：
MOPAC是最著名的半经验分子轨道程序包，用于研究分子结构和化学反应。 在装MOPAC2016之前需要准备好两个文件MOPAC2016和证书。下载和申请地址为：http://openmopac.net/. 第一步，将mopac解压到指定目录下，比如/path/to/mopac，目录下有如下文件： 里 阅读全文
posted @ 2021-01-14 14:12
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摘要：
对分子进行聚类分析，首先必须要考虑的是其描述符的问题，分子描述符通常是非常高维的，必须对其进行降维才好继续后面的分析，特别分子量特别大的时候。常用的降维手段有PCA,TSNE和UMAP.一说，TSNE用于可视化. 聚类的方法有许多，比如k-means,层次聚类. 但是这两个一个需要定义k,一个需要定 阅读全文
posted @ 2021-01-14 09:47
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这份合集列表中包含了与pytorch有关的各种教程，项目，库，视频，文章，书籍等等，可谓是极其丰富了。 目录 表单数据 教程 可视化 可解释性 物体检测 长拖尾 / Out-of-Distribution Recognition 基于能量的学习 缺失数据 架构搜索 优化 量化 量子机器学习 神经网络 阅读全文
posted @ 2021-01-09 15:54
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在Python中可以通过os模块来进行临时的环境变量设置。 import os # 设置环境变量 os.environ['WORKON_HOME']="value" # 获取环境变量方法1 os.environ.get('WORKON_HOME') #获取环境变量方法2(推荐使用这个方法) os.g 阅读全文
posted @ 2021-01-09 12:50
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ggplot2包也能对时间序列数据绘图，但在处理上需要有些注意的地方。 阅读全文
posted @ 2014-07-25 20:12
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1 色彩和形状的控制 数据特征不仅可以用坐标来表示，也可以用不同的色彩或形状来表示。仍以mpg数据集为例，所用到的变量有cty（城市中行驶距离）,hwy（高速路行驶距离）,displ（排量大小）,year（生产年份） 1 library(ggplot2) 2 p <- ggplot(mpg, aes 阅读全文
posted @ 2014-07-25 20:05
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位置调整（Position adjustments）是针对同一图层内元素的位置进行微调的方法。它包括五种设置，分别是stack、dodge、fill、identity、jitter。 我们用条形图来展示其用法，仍使用mpg数据集，其中用到的变量是class，即生产汽车的类型，以及year生产年份。下 阅读全文
posted @ 2014-07-25 20:02
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摘要：
如前文所述，ggplot2使用图层将各种图形元素逐步添加组合，从而形成最终结果。第一层必须是原始数据层，其中data参数控制数据来源，注意数据形式只能是数据框格式。aes参数控制了对哪些变量进行图形映射，以及映射方式，aes是Aesthetic的缩写。 下面我们来绘制一个直方图作为示例。数据集仍采取 阅读全文
posted @ 2014-07-25 19:53
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机器学习与数据挖掘中的十大经典算法 背景： top10算法的前期背景是吴教授在香港做了一个关于数据挖掘top10挑战的一个报告，会后有一名内地的教授提出了一个类似的想法。吴教授觉得非常好，开始着手解决这个事情。找了一系列的大牛（都是数据挖掘的大牛），都觉得想法很好，但是都不愿自己干。原因估计有一下几 阅读全文
posted @ 2014-07-25 19:33
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